INDICE SINTÉTICO DE DESIGUALDAD DE GÉNERO EN … SINTÉTICO DE DESIGUALDAD... · 2018-10-25 ·...
Transcript of INDICE SINTÉTICO DE DESIGUALDAD DE GÉNERO EN … SINTÉTICO DE DESIGUALDAD... · 2018-10-25 ·...
1
INDICE SINTÉTICO DE DESIGUALDAD DE GÉNERO EN EXTREMADURA (ISDG)
Domínguez García, María del Carmen
Instituto de Estadística de Extremadura
Resumen:
El Instituto de Estadística de Extremadura (IEEX) ha desarrollado un indicador para
medir la desigualdad de género existente en Extremadura integrado en el Sistema de
Información Estadística del Instituto, con el objetivo de que constituya una herramienta
fundamental a la hora de conocer la realidad de la mujer en nuestra sociedad.
Esta operación mide la desigualdad existente entre sexos a través de un conjunto de
índices simples de diferentes variables que cuantifica las diferencias de género, las cuales se
engloban en los ámbitos de educación, ingresos, empleo, conciliación, empoderamiento y
salud.
A partir de dichos índices simples se construyen índices sintéticos para cada uno de los
ámbitos. Posteriormente, se halla el índice sintético de desigualdad de género (ISDG) que
resume toda la información aportada por los índices anteriores y que nos dará una medida
sencilla que permite utilizar y medir la desigualdad existente entre el hombre y la mujer.
Las fuentes de información utilizadas para la construcción de este índice nos ofrecen la
posibilidad de realizar una estimación anual del mismo, además de disponer de una serie
temporal del índice, que nos aportará información de la evolución del mismo y de su tendencia
a lo largo del tiempo, además de la posibilidad de comparación con otros territorios.
Palabras clave: Desigualdad, Mujer, Índice, Género
2
1. INTRODUCCIÓN
El Instituto de Estadística de Extremadura (IEEX) siguiendo el Plan Estadístico de la Comunidad
elabora el Índice Sintético de Desigualdad de Género (ISDG), el cual es un indicador que pone de
manifiesto la situación de igualdad/desigualdad existente entre mujeres y hombres en diversos
ámbitos representativos de la vida real en la región.
OBJETIVO
Entre los objetivos que se pretenden alcanzar con la elaboración de este índice sintético de
desigualdad de género están:
- Disponer de una medida que nos ayude a cuantificar la desigualdad de género existente
en nuestra comunidad autónoma.
- Evaluar la brecha existente entre el hombre y la mujer en distintos ámbitos, detectando de
este modo aquellos que más se alejan de la igualdad entre ambos sexos, y así identificar
las áreas susceptibles de actuación para alcanzar la igualdad.
- Disponer de un instrumento mediante el cual se presente la información de manera
concisa y representativa, para que pueda ser comprendida y utilizada por el mayor número
de agentes sociales.
- Disponer de un sistema que permita la comparación de la evolución en materia de
desigualdad.
- Disponer de un valor para el conjunto de España con el objetivo de poder realizar
comparaciones entre territorios.
MARCO DE LA OPERACIÓN
Marco geográfico
El marco geográfico del Índice Sintético de Desigualdad de Género en Extremadura es la propia
Comunidad Autónoma. Con el objetivo de poder realizar comparaciones entre distintos territorios, se
estima el índice para España.
Marco temporal El estudio se ha realizado para un periodo de 8 años, de 2008 a 2016, con el objeto de ver la evolución
del índice a lo largo del mismo.
Dicha operación tendrá carácter anual, siendo su fecha prevista de publicación para periodos sucesivos
el mes de Marzo. En la publicación se mantendrá un mínimo de 8 años para poder apreciar bien la
evolución del índice en dicho periodo de tiempo que en principio parece suficiente para observar los
cambios en el comportamiento del índice.
3
2. METODOLOGÍA
El Índice Sintético de Desigualdad de Género (ISDG) en Extremadura es una síntesis de información
aportada por varias variables que se agrupan en áreas y éstas a su vez en ámbitos, generando de
este modo tres niveles de información.
Durante el desarrollo del ISDG se identificaron seis ámbitos de interés en los que se han cuantificado
las diferencias existentes entre sexos y éstos son:
- Educación.
- Empleo.
- Ingresos.
- Conciliación.
- Empoderamiento.
- Salud.
Seguidamente se buscaron variables relacionadas con estos ámbitos, que una vez seleccionadas se
agruparon en áreas correctamente agrupadas dentro de cada ámbito.
Con toda esta información estadística se está en disposición para hallar el ISDG. A continuación se
desarrolla la metodología seguida paso a paso.
SELECCIÓN DE LAS VARIABLES Y SU CLASIFICACIÓN
Uno de los primeros pasos para desarrollar este índice fue la búsqueda de variables que sirvieran
para medir la desigualdad existente entre sexos.
Los requisitos que debían cumplir los indicadores para ser seleccionados eran la disponibilidad de los
siguientes aspectos:
- Territorial para Extremadura y España para poder realizar una comparación entre ambos territorios.
- Por sexos para poder hacer la comparativa.
- Serie para poder estudiar la evolución del índice a lo largo del tiempo.
- Con fecha de publicación anterior a la de difusión del ISDG.
Primero se hizo una lluvia de ideas donde se anotaron los indicadores que inicialmente parecían que
estuvieran relacionados o que pudieran dar una medida de la desigualdad de género.
El primer inconveniente que nos encontramos fue que la disponibilidad de información estadística es
a veces escasa y extemporánea, por lo que variables como:
- Tiempo empleado en ocio y tiempo libre.
- Promoción en el empleo.
- Tiempo de trabajo en el hogar.
- Tasa de morbilidad hospitalaria por ciertas afecciones (Cáncer, VIH.
4
- Cambios o despidos de trabajo debido al cuidado de hijos.
- Trabajadores que se benefician de medidas de flexibilidad.
- Atención sanitaria/ odontológica.
- Estado de salud auto percibida.
- Salario o ganancia media por hora.
- Estabilidad laboral, medida como el número medio de años trabajados en la misma empresa.
, no se pudieron incluir en el estudio.
Otro inconveniente es la desagregación de los datos por sexo, puesto que a veces se encontraron
datos disponibles para nuestra Comunidad pero no estaban desagregados por sexo, como es el caso
de las variables Riesgo de pobreza y años de vida saludable.
El tratamiento de los datos correspondientes a las variables de Representantes Locales tanto
“Alcaldes” como “Otros cargos” se solicitaron al Mº de Administraciones Públicas ya que la
información disponible en la web del Mº Interior no era suficiente. En los datos facilitados venían
recogidas todas las personas que habían ocupado estos cargos durante las diferentes legislaturas,
indicando las fechas de baja y de alta de cada una de ellas. Se fue consciente que en esas cifras el
número de Alcaldes era superior al número de municipios de nuestra región. Se intentó solucionarlo
tomando datos de los cargos cuya fecha de toma de posesión coincidiera con la fecha de las
elecciones, pero los resultados obtenidos no eran buenos ya que había cargos que tenían fecha de
toma de posesión anteriores a la fecha de elecciones y algunos eran pocos días posteriores por lo
que no había manera de determinar que persona era la que realmente había ocupado el cargo.
Finalmente se decidió tener en cuenta a todas las personas que habían formado parte de los equipos
de gobierno locales porque aunque hubiera algunas duplicidades, no afectaría mucho al valor final del
índice simple de este indicador, ya que para calcularlo se ha hecho como porcentaje sobre la
población mayor de 18 años, que es la susceptible de formar parte de estos equipos.
Los cambios en las clasificaciones de educación ( debida a las distintas modificaciones en los planes
formativos), en la europea de consumo y en la clasificación nacional de ocupaciones, han sido otras
vicisitudes, ya que los datos no eran comparables en el tiempo, así las variables
- Aprendizaje permanente.
- Ocupados en puestos de dirección.
, no se han podido incluir en el estudio.
En otros casos los indicadores no eran representativos, no ofrecían una realidad acertada u ofrecían
datos atípicos que desequilibraban el resto de los datos.
- Tasa de mortalidad neonatal.
- Ocupados en oficios tradicionalmente asociados a cada colectivo.
5
El IEEX no tiene suficiente personal para poder realizar explotaciones de encuestas que podrían
proporcionar datos para el estudio, ofrecidas por diferentes Organismos Oficiales sólo a nivel
nacional.
- Riesgo de pobreza.
Algunas de las variables que inicialmente se había pensado incluir en el estudio, finalmente se han
eliminado por mostrar información redundante, seleccionando siempre aquellas que se han pensado
que mejor muestran la realidad social.
- Prestaciones por maternidad/paternidad.
- Tiempo en desempleo o tiempo de búsqueda de empleo.
Todo ello queda perfectamente reflejado en el cuadro que se presenta a continuación, donde se
muestran todas las vicisitudes encontradas en proceso de desarrollo del ISDG y las medidas
adoptadas.
6
Motivo por el que no se incluye en el estudio
VARIABLES Años de vida
saludable Tasa de mortalidad
neonatal Tiempo de trabajo en el hogar
Tiempo empleado en ocio y tiempo libre
Aprendizaje permanente Tasa de morbilidad hospitalaria por ciertas afecciones
No existe desagregación por sexo
X
No disponer de datos en fecha anterior a publicación
X
No disponer de datos para Extremadura
X X X
Encuesta irregular X X
No hay datos disponibles
No es representativo X
No se realiza explotación
X
Cambio de clasificación/ ruptura de la serie
X
Observaciones El Mº de Sanidad, Consumo y Bienestar Social ofrece datos de esta variable para España y para Extremadura pero sin desagregar por sexos de manera cuatrienal.
Este dato procede de la estadística de defunciones que realiza el INE. Pero los datos están distorsionados ya que al ser cifras tan pequeñas, al realizar el cociente de las defunciones entre los nacidos, una variación de varias defunciones afecta mucho al resultado final de la proporción.
Encuesta de empleo del tiempo. INE
Encuesta de empleo del tiempo. INE
Los datos proceden de EPA.INE y de la Encuesta de Participación de la Población Adulta en las Actividades de Aprendizaje, y ésta última es irregular. El Mº Educación también ofrece el dato pero en los años 05 y 04 existe ruptura de la serie debido a la aplicación de la nueva CNED.
Encuesta de morbilidad hospitalaria. INE
Alternativa Esperanza de vida - Personas inactivas por laborales del hogar
Gasto medio por hogar en ocio, cultura y espectáculos
Población desempleada que participa en educación formación
Tasa bruta de mortalidad
7
Motivo por el que no se incluye en el estudio
VARIABLES
Ocupados en puestos de dirección
Estado de salud autopercibida
Atención sanitaria/odontológica
Prestaciones maternidad/paternidad
Salario o Ganancia media por hogar
Tiempo en desempleo o búsqueda de empleo
No existe desagregación por sexo
No disponer de datos en fecha anterior a publicación
X
No disponer de datos para Extremadura
Encuesta irregular X X
No hay datos disponibles
No es representativo
No se realiza explotación
Cambio de clasificación/ ruptura de la serie
X
Observaciones EPA.INE. Cambio de la CNO en el periodo de estudio. Ruptura de la serie.
Encuesta Europea de Salud. INE. Sólo hay datos 2009 y 2015.
Encuesta Europea de Salud. INE. Sólo hay datos 2009 y 2015.
No se incluye en el estudio porque se reiteraría información que ya nos aporta otra variable como es la excedencia por cuidado familiar.
Encuesta estructura salarial. INE la publica en Mayo t+2
No se incluye por no incluirse otras variables que miden tiempos, finalmente se decide no incluir variables que midan tiempos. Además se consideró que ya existía información suficiente sobre las personas desempleadas en otras variables.
Alternativa Tasa de personas ocupadas emprendedoras
- - Excedencia por cuidado familiar
Salario medio anual
Personas paradas durante 2 ó más años
8
Motivo por el que no se incluye en el estudio
VARIABLES
Riesgo de pobreza Promoción en el empleo (Nº de personas que promocionan en el empleo)
Ocupados en oficios tradicionalmente asociados a cada colectivo
Cambios o despidos de trabajo relacionados con la conciliación
Estabilidad laboral (Nª medio de años trabajados en la misma empresa)
Trabajadores que se benefician de medidas de flexibilidad
No existe desagregación por sexo
X
Indisponibilidad de datos en fecha anterior a publicación
Indisponibilidad para Extremadura
Encuesta irregular
No hay datos disponibles
X X X X
No es representativo
X
No se realiza explotación
X
Cambio de clasificación/ ruptura de la serie
Observaciones Encuesta de condiciones de vida. INE. No ofrece el dato desagregado por sexo para las Comunidades Autónomas y IEEX no explota esta encuesta.
No hay datos disponibles en ninguna fuente o encuesta.
Explotación EPA. No son representativos además hay un cambio de clasificación CNO.
No hay datos disponibles en ninguna fuente o encuesta.
No hay datos disponibles en ninguna fuente o encuesta.
No hay datos disponibles en ninguna fuente o encuesta.
Alternativa Personas asalariadas con salario inferior al SMI
- - - - -
9
Finalmente de las variables que se han tenido en cuenta para realizar el estudio, algunas se han
calculado como porcentajes o índices, mientras otras se usan con los valores originales que ofrece la
fuente. A continuación se detallan las variables seleccionadas:
• Abandono educativo temprano: Porcentaje de personas de 18 a 24 años que tienen como
nivel máximo de estudios la Educación Secundaria primera etapa o anteriores niveles
educativos (CINE 0,1 y 2), y que no siguen ningún tipo de formación formal o no formal
(valores originales).
• Población desempleada que participa en educación-formación: Personas desempleadas que
han realizado formación/Población desempleada (valores calculados).
• Tasa de idoneidad: Tasa de alumnado que se encuentra matriculado en el curso
correspondiente a la edad de 15 años, es decir, que no haya repetido (valores originales).
• Estudios postobligatorios: Población mayor de 16 años con estudios superiores ESO/
Población mayor de 16 años (valores calculados).
• Estudios primarios: Población mayor de 16 años con estudios inferiores ESO/ Población
mayor de 16 años (valores calculados).
• Tasa de actividad: Población activa/Población mayor de 16 años (valores calculados).
• Tasa de ocupación: Población ocupada/Población 16-64 años (valores calculados).
• % Población joven (15-34 años) que ni estudia ni trabaja: Personas que durante la semana de
referencia no han tenido un trabajo por cuenta ajena o ejercido una actividad por cuenta
propia y que no han seguido ningún tipo de estudio-formación en las cuatro semanas
anteriores a la entrevista (valores originales).
• Tasa de paro: Personas paradas/Personas activas (valores calculados).
• Personas paradas 2 ó más años: Personas paradas de larga duración/ Total personas
paradas (valores calculados).
• Tasa ocupados poco cualificada: Personas ocupadas no cualificadas/Total de personas
ocupadas (valores calculados).
• Población asalariada temporal: Personas asalariadas con contrato temporal/ Total de
personas asalariadas (valores calculados).
• Tasa de ocupación subempleada: Personas ocupadas subempleadas que desean trabajar
más horas/ Total de personas ocupadas (valores calculados).
• Salario medio anual: Salario medio percibido por persona en un año (valores originales).
• Prestación media de personas desempleadas: Prestación media recibida por persona a causa
de su situación como desempleada (valores originales).
• Importe pensión media anual: Pensión media percibida por persona en un año (valores
originales).
• Personas inactivas por labores hogar: Inactivos por causa de labores del hogar sobre el total
(valores originales).
• Excelencia cuidado familiar: Número de personas que disfrutan excelencia por cuidado
familiar (valores originales).
10
• Gasto medio por hogar en ocio, cultura y espectáculos: Importe medio anual que dedica un
hogar a ocio, espectáculos y cultura según el sexo del sustentador principal del hogar
(valores originales).
• Personas que han utilizado Internet al menos una vez a la semana en los últimos 3 meses:
Personas entre 16-74 años que utilizan Internet con esa frecuencia/ total de personas que
usa tic’s (valores originales).
• Cónyuge que debe ejercer la custodia: Cónyuge que ejerce la custodia en casos de
nulidades, separaciones y divorcios (valores originales).
• Tasa de personas ocupadas emprendedoras: Personas ocupadas emprendedoras(trabajador
por cuenta propia, empleador y empresarios sin asalariados)/ Total personas ocupadas
(valores calculados).
• Personas asalariadas con salario inferior al SMI: Personas asalariadas salario<SMI/Total
personas asalariadas (valores calculados).
• Personas parlamentarias autonómicas: Nº de personas parlamentarias autonómicas/
Población mayor de 18 años (valores calculados).
• Personas parlamentarias en las Cortes: Nº de personas parlamentarias en las Cortes
Generales/ Población mayor de 18 años (valores calculados).
• Representantes Locales. Alcaldes: Nº de alcaldes/ Población mayor de 18 años (valores
calculados).
• Representantes Locales. Otros cargos: Nº de representantes locales excepto alcaldes/
Población mayor de 18 años (valores calculados).
• Esperanza de vida al nacer: Nº de años que se espera que viva una persona al nacimiento
(valores originales).
• Esperanza de vida a los 65 años: Nº de años que se espera que viva una persona a los 65
años (valores originales).
• Índice de dependencia: Proporción de personas dependientes (Personas menores de 16 años
o mayores de 64) sobre la población en edad de trabajar (entre 16 y 64 años) (valores
calculados).
• Tasa bruta de mortalidad: Proporción de personas fallecidas respecto al total poblacional
(valores originales).
De este modo la clasificación de las variables dentro de los ámbitos y áreas quedó de la siguiente
manera:
11
CÁLCULO DEL ÍNDICE
Para calcular la brecha de género en cada una de las variables se han hallado una serie de Índices Simples. El modo de hacerlo ha sido mediante el cociente entre los valores de la variable para el
sexo femenino y el sexo masculino, poniendo así de manifiesto la situación de la mujer respecto al
hombre. Siendo el numerador el valor de la variable para el sexo femenino, siempre y cuando un
incremento de ésta produzca un efecto positivo o un decrecimiento produzca un efecto negativo en la
misma, en este caso la relación sería directa, en caso contrario, relación inversa, seria el valor de la
variable para el sexo masculino la que estaría en el numerador.
Estos índices simples se representan en tanto por cien para una mejor interpretación de los mismos.
Así, los valores mayores a 100 muestran una situación favorable de la mujer en relación con el
hombre. Por el contrario, los valores inferiores a 100 muestran una desventaja para la mujer.
Una vez hallados los índices simples, se agregan adecuadamente para formar las correspondientes
áreas. La forma de hacerlo es mediante medias geométricas no ponderadas, considerándose una
buena medida para promediar índices y no se usan ponderaciones ya que existe una
12
complementariedad entre los índices simples de cada área.
De igual modo se procede para hallar los Índices sintéticos de cada ámbito, en este caso se
agregan las diferentes áreas mediante el uso de la media geométrica no ponderada.
El siguiente esquema ofrece un ejemplo sencillo del cálculo de un índice sintético:
Variables originales Índice simple Variables Relación inversa
I. Población femenina desempleada II. Población femenina activa
III. Población masculina
desempleada
IV. Población masculina activa
Relación directa I. Población femenina ocupada II. Población femenina
16-64 años
III. Población masculina
ocupada
IV. Población masculina 16-64 años
Índices sintéticos
ÁMBITO EMPLEO = 3√ fuerza de trabajo* desempleo* puesto de trabajo con fuerza de trabajo = √ tasa de actividad * tasa de ocupación desempleo = 3√ Población ninis * Tasa de paro * Personas paradas 2 años ó más puesto de trabajo = 3√ Tasa de ocupados baja cualificación * Población asalariada temporal *
Tasa de ocupación subempleada
Para hallar el ISDG se ha procedido a hallarlo mediante dos vías distintas:
1ª Misma metodología anteriormente aplicada: agregación de los índices sintéticos de cada ámbito
mediante el uso de la media geométrica no ponderada.
2º Mediante un Análisis factorial aplicando el método de las componentes principales con el propósito
de buscar el número mínimo de dimensiones capaces de explicar el máximo de información contenida
en los datos. Así se determinara un número reducido de factores que puedan representar las
I / II = Tasa de paro femenina Tasa de paro masculina
-------------------------------- = Tasa de paro Tasa de paro femenina
III / IV= Tasa de paro masculina
I /II = Tasa de ocupación femenina Tasa de ocupación femenina
--------------------------------------- = Tasa de ocupación Tasa de ocupación masculina
III / IV= Tasa de ocupación masculina
13
variables originales.
Análisis factorial Para poder aplicar este tipo de análisis lo primero que se comprueba es que exista correlación entre
las variables objeto de estudio. Para ello se analiza la matriz de correlación y se comprueba que
existe una alta correlación entre las mismas, como podemos observar en la siguiente tabla:
Correlation Matrix
EDUCACIÓN EMPLEO INGRESOS
CONCI-
LIACIÓN
EMPODERA
MIENTO SALUD Correlation EDUCACIÓN 1,000 ,813 ,395 ,638 ,369 -,494
EMPLEO ,813 1,000 ,566 ,800 ,696 -,655 INGRESOS ,395 ,566 1,000 ,923 ,681 -,682 CONCILIACIÓN ,638 ,800 ,923 1,000 ,758 -,737 EMPODERAMIENTO ,369 ,696 ,681 ,758 1,000 -,740 SALUD -,494 -,655 -,682 -,737 -,740 1,000
Además se realiza el test de esfericidad de Barlett que contrasta si la matriz de correlación de las
variables observadas es la identidad y la Media de Adecuación de la muestra de KMO que compara
las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial, de forma que cuanto más pequeño sea su
valor, mayor será el valor de los coeficientes de correlación parciales, y en consecuencia, menos
apropiado realizar el análisis factorial.
KMO= Σj≠iΣi≠j rij2/ Σj≠iΣi≠j rij
2+ Σj≠iΣi≠j rij(p)2
0≤KMO≤1 donde rij(p) es el coeficiente de correlación parcial entre (xi,xj)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. ,728
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 37,101 df 15 Sig. ,001
14
Como se observa la medida KMO es alta (>0,5) por lo que parece adecuado aplicar este tipo de
análisis a estos datos. Y los resultados del test de Bartlett también parecen adecuados para aplicar el
análisis (rechazo la hipótesis nula- Ho: La matriz de correlación de las variables observadas es la
identidad).
Una vez comprobada que existe correlación entre las variables y los diferentes test aplicados, se
observa la varianza de cada variable explicada por los factores o componentes principales
(comunalidades). Si dichas comunalidades son altas, entonces las variables están bien representadas
en el espacio de los factores, por lo que es apropiado aplicar un análisis factorial. Communalities
Initial Extraction EDUCACIÓN 1,000 ,966 EMPLEO 1,000 ,926 INGRESOS 1,000 ,993 CONCILIACIÓN 1,000 ,984 EMPODERAMIENTO 1,000 ,909 SALUD 1,000 ,825
Extraction Method: Principal Component Analysis.
En principio, todo parece indicar que es apropiado usar el análisis factorial. El siguiente paso es
determinar el número de factores, para ello se ha aplicado el criterio del porcentaje de la varianza,
tomándose como número de factores, el mínimo para que el porcentaje acumulado de varianza
explicada alcance un nivel satisfactorio.
Total Variance Explained
Com
pon
ent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4,345 72,414 72,414 4,345 72,414 72,414 1,940 32,340 32,340 2 ,837 13,950 86,364 ,837 13,950 86,364 1,893 31,551 63,892 3 ,421 7,025 93,388 ,421 7,025 93,388 1,770 29,496 93,388 4 ,288 4,797 98,185 5 ,090 1,494 99,679 6 ,019 ,321 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
En nuestro caso se ha tomado 3 factores ya que con ellos queda explicado el 93,39% del modelo.
Además se ha aplicado una rotación varimax con el objeto de minimizar el número de variables con
cargas altas en un mismo factor y de este modo conseguir una mejora de la interpretación de los
15
factores.
Con todo este estudio se ha obtenido las siguientes cargas factoriales.
El último paso del análisis factorial es estudiar la validez del modelo, para ello se ha analizado la
bondad del ajuste. A fin de determinar esta bondad se han estudiado las diferencias (residuos) entre
las correlaciones observadas (matriz de correlación de entrada) y las correlaciones reproducidas
(como se estiman a partir de la matriz factorial). Como se obtuvo un alto porcentaje de residuos
inferiores a 0,05 (87%), el modelo factorial fue el adecuado, ajustándose a los datos.
Reproduced Correlations
EDUCACION EMPLEO INGRESOS CONCILIA
CION EMPODERA
MIENTO SALUD Reproduced Correlation
EDUCACION ,966(b) ,862 ,390 ,648 ,371 -,464 EMPLEO ,862 ,926(b) ,569 ,789 ,677 -,720 INGRESOS ,390 ,569 ,993(b) ,933 ,685 -,673 CONCILIACION ,648 ,789 ,933 ,984(b) ,746 -,760 EMPODERAMIENTO ,371 ,677 ,685 ,746 ,909(b) -,857 SALUD -,464 -,720 -,673 -,760 -,857 ,825(b)
Residual(a)
EDUCACION -,048 ,004 -,010 -,001 -,030 EMPLEO -,048 -,003 ,011 ,019 ,065 INGRESOS ,004 -,003 -,010 -,004 -,009 CONCILIACION -,010 ,011 -,010 ,012 ,023 EMPODERAMIENTO -,001 ,019 -,004 ,012 ,117 SALUD -,030 ,065 -,009 ,023 ,117
Extraction Method: Principal Component Analysis. a Residuals are computed between observed and reproduced correlations. There are 2 (13,0%) nonredundant residuals with absolute values greater than 0.05. b Reproduced communalities
16
Una vez validado el modelo, se usan las cargas factoriales como pesos para calcular los tres factores
a través de una media geométrica ponderada. Dichas cargas factoriales se elevan al cuadrado para
eliminar el efecto de los signos y se normalizan para que la suma de las cargas de cada factor sea la
unidad.
Finalmente, para obtener el ISDG agrupamos los índices sintéticos de los factores a través de medias
geométricas.
Al final de todo este proceso obtenemos los valores para el ISDG.
Al comparar los dos métodos, en los resultados existe una diferencia de 1,2-1,3 puntos porcentuales y
la evolución a lo largo del periodo considerado es la misma creciendo 10 puntos porcentuales durante
estos 8 años.
ISDG(media geométrica)
ISDG(análisis factorial)
2008 59,50 58,23 2009 61,78 60,42 2010 65,06 63,81 2011 65,97 64,75 2012 67,26 66,06 2013 67,31 66,00 2014 68,79 67,62 2015 69,03 67,72 2016 69,84 68,68
Por simplicidad y por mantener la misma metodología de trabajo durante todo el proceso se opta por
ISDG (media geométrica). RESULTADOS
El planteamiento realizado para el ISDG permite utilizarlo e interpretarlo de manera sencilla, ya que la
igualdad se encontraría en valores iguales a 100. Los valores mayores a 100 muestran una situación
favorable de la mujer en relación con el hombre. Por el contrario, los valores inferiores a 100
muestran una desventaja para la mujer.
A continuación se muestra un gráfico de la evolución del ISDG en Extremadura y en España. Entre
2008 y 2016 el ISDG en Extremadura ha aumentado diez puntos porcentuales lo que quiere decir que
en estos 8 años se ha conseguido reducir la diferencia existente entre ambos sexos. En España
también se ha reducido pero en menor medida ( 7,8%).
17
Además se muestra un gráfico de red, donde aparece cada uno de los ámbitos que conforman el
ISDG y donde se puede apreciar al acercamiento o alejamiento de la igualdad que se ha producido
en Extremadura a lo largo de los 8 años objeto de estudio.
18
Un acercamiento a la igualdad no significa necesariamente que la realidad social que representa este
indicador haya mejorado; puede haber un acercamiento a la igualdad porque hayan empeorado las
situaciones de ambos colectivos (hombres y mujeres), aunque con mayor intensidad en el caso de los
que antes resultaban comparativamente favorecidos. Por el contrario, también puede haber un
alejamiento de la igualdad y una mejoría en la realidad de ambos colectivos, aunque de mayor
intensidad en uno de los dos.
En nuestro caso en concreto la casuística es muy variada, a continuación se presenta un cuadro con
la variabilidad existente, donde podemos apreciar que en el 71% de las variables las mujeres mejoran
su situación en el periodo considerado y empeoran en el 29% de ellas, sin embargo los hombres
mejoran solamente en el 48% de las variables y empeoran en el 52% de ellas.
19
20
DIFUSIÓN
El Índice de Desigualdad de Género en Extremadura se publicará anualmente, en el mes de Marzo,
los resultados que se mostraran serán para el intervalo de tiempo desde el año t-10 hasta el año t-2,
así en el año 2018, se han publicado los resultados desde 2008 hasta 2016.
En la publicación se detallan para cada uno de los ámbitos y áreas, las variables que los componen,
además de la evolución a lo largo de los 8 años objeto de estudio. Al tratarse de una síntesis de
resultados no se detallan los datos disponibles de todas las variables, tan sólo se abordan de manera
agrupada en las distintas áreas, aunque sí se muestran las estructuras de las mismas y se anexa
información referida a cada una de las variables.
Esta publicación irá acompañada de una nota de prensa y una infografía donde se recoge de manera
resumida los aspectos más relevantes del ISDG en Extremadura.
La difusión se realizará a través de la página web del Instituto de Estadística de Extremadura
(https://ciudadano.juntaex.es/web/ieex).
3. CONCLUSIONES
Como se puede observar en el estudio realizado, la desigualdad de género en Extremadura durante
el periodo estudiado ha presentado una reducción de diez puntos porcentuales.
21
Los ámbitos en los que ha habido un mayor acercamiento a la igualdad son empleo, pasando el
índice de 60,96 a 78,29 y empoderamiento de 47,37 a 58,12. Sin embargo, en 2016 los ámbitos que
están más próximos a la igualdad entre sexos son salud, ingresos, empleo, educación,
empoderamiento y conciliación en ese orden. Estando la mujer en una situación favorable con
relación al hombre en salud y educación y desfavorable en el resto de ámbitos.
En España la desigualdad en el periodo objeto de estudio también se ha visto reducida pero en menor
medida que en Extremadura, pasando el ISDG de 61,09 a 67,91. Los ámbitos en los que ha habido
un mayor acercamiento a la igualdad en España son los mismos que en Extremadura. Sin embargo,
en 2016 los ámbitos que están más próximos a la igualdad en España no siguen el mismo orden que
en Extremadura, siendo el orden el siguiente: salud, educación, empleo, ingresos, empoderamiento y
conciliación.
Teniendo en común ambos territorios que los ámbitos donde mayor desigualdad existe son
conciliación y empoderamiento.
Con todo ello, se han conseguido los objetivos marcados al inicio del estudio, se han detectado los
ámbitos donde existe un mayor alejamiento de la igualdad entre sexos y además se ha obtenido un
índice que cuantifica la desigualdad en nuestra Comunidad y en España, permitiendo realizar
comparaciones entre ambos territorios; ofreciendo a su vez una evolución del mismo.
22
ANEXO: Fuentes
Variable Fuente
Población de 16 y más años con estudios postobligatorios
INE.EPA
Población 16 y más años con estudios primarios
Tasa de actividad
Tasa de ocupación
Tasa de paro
Personas paradas que buscan empleo 2 años ó más
Tasa de ocupación poco cualificada
Población asalariada temporal
Tasa de ocupación subempleada
Tasa personas ocupadas emprendedoras
Personas inactivas por labores del hogar
Esperanza de vida
INE. Indicadores demográficos básicos Tasa bruta de mortalidad
Esperanza de vida a los 65 años
Personas que han utilizado Internet al menos una vez por semana en
los últimos 3 meses
INE. Encuesta sobre equipamiento en
nuevas tecnologías
NSD: cónyuge que ejerce la custodia INE. Estadística de nulidades,
separaciones y divorcios
Abandono temprano de la educación-formación Mº Educación. Explotación EPA
Tasa de Idoneidad en edad de 15 años
Población joven que ni estudia ni trabaja
Excedencias por cuidado familiar Mº Empleo y Seguridad Social
Población desempleada que participa en educación-formación
Salario medio anual AEAT. Mercado de trabajo y pensiones
en las fuentes tributarias
Percepciones medias de personas desempleadas
Personas asalariadas con salario inferior al SMI
Pensión media anual
Personas en los parlamentos autonómicos Instituto de la Mujer y la igualdad de
Oportunidades
Personas parlamentarias Cortes Mº interior y web senado
Representantes Locales.Alcaldes Mº interior y Mº AAPP
Representantes Locales. Otros cargos
Excedencias por cuidado familiar IEEX
Índice de dependencia
Gasto medio por hogar en ocio, espectáculo y cultura IEEX. Explotación de la Encuesta de
Presupuestos familiares del INE